Wind River、IoT解析ツールをRTOSに組み込む
IoTは、単なるセンサ端��だけの�x場ではない。センサからのデータをクラウドで収集・管理・分析して端��を設��した顧客へフ��ードバックすることで初めて価値を�擇�。データ処理・見える化を�pけ�eつソフトウエアプラットフォームは�L(f┘ng)かせない。Intelの�k�靆腓箸覆辰�Wind Riverは、データ解析ソフトAXON PredictをRTOSのVxWorksに組み込んだ����を発売した。
IoTは、単なるセンサやマイコン、送信機�Δ魴eつ端��だけを設��・���]しても価値を�擇泙覆ぁ�センサからのデータをクラウドで収集・管理・分析することによって、データは情報に変換される。この情報を、顧客が見える化することで初めて価値を�擇燹�データ処理や見える化を�~単に設定するためのツールがPaaS（Platform as a Service）と�}ばれるソフトウエアプラットフォームだ。半導��メーカーや端��メーカーはこのPaaS企業と提携し�}を組むことで、顧客に��要な情報を提供でき、価値を�擇爐海箸�できる。
このPaaSとしてのソフトウエアプラットフォームで工業��のIndustry 4.0に向いた最も�~�@な����がGE（General Electric）のPredixであり、Analog Devicesとパートナーを組んでいるPTCのPTC ThingWorxである。Intelは提携よりも�A収を��(li│n)び、リアルタイムOSのVxWorks����を�eつWind River社を丸ごと�Aった。このため、IoTシステムにおいてデータの分析と見える化ソフトを作るためのソフトウエアツールAXON Predictを�O�iで�eつことができる。いわばIntelはIoT向けチップとソフトウエアツールを提供できる立場にある。同時に、Wind Riverとしてもユーザーが�O分のIoTシステムのどのようなデータを�u(p┴ng)て売�峪\や�攵掚向�屬砲弔覆�る「情報」を�u(p┴ng)るためのツールAXON Predictを�k般�x場へ販売する。
図1 Wind River社VP兼Simulation and Ops Systems Business Unit General ManagerのMichel Genard��(hu━)
ユーザーは、RTOSに組み込まれたIoTデータ分析ツールAXON Predictだとそのまま使えるため、使い�M�}がよく、�O分でデータを分析し、それを可��化できるようになる。このため、エッジでもクラウドでもどちらでも使える。Predixのようなソフトウエアツールは、クラウドで使うことが原�Г任△�、「トップダウン的なツール」（Wind River社VPであり、Simulation and Ops Systems Business UnitのGeneral ManagerでもあるMichel Genard��(hu━)）であり、使い�M�}はRTOS込みのAXON Predictの��(sh┫)が優れているという（図1）。
AXON Predict＋VxWorksは、IoT端��のモニタリングができ、ミッションクリティカルな����やデバイスの�X��や性�Δ魃R定することによって、�X況ベースの保守を可�Δ砲垢覦枉鏝―丱愁螢紂璽轡腑鵑鯆鷆，垢襦�VxWorksのアプリケーションは、解析エンジンによってモニターしてきたパターンと行動から学�{し、センサデータのストリームに基づきインテリジェントな行動をとるという。
AXON Predictを使ってできることは、予防保��（Predictive Maintenance）は言うまでもなく、�O己�T復機�Δ��W��でセキュリティの確保も行う。予防保��では、マシンラーニングに基づく最適なソリューションを提供し、これまでの履歴パターンに基づいて今後の行動パターンを予�Rするため、�iもって構築されたパターンと��問を使って予�Rを分析する。�O己�T復機�Δ�、デバイス�屬��O��的に作��する。マシンラーニングは、これまでの入��データや故障、異常などを予め�莟Rしていたパラメータに適��することによって行う。�W��性が問��になる�iに、�W��性が��なわれる可��性をモニターし、プロアクティブにそれらに�棺茲垢�。セキュリティでは、リアルタイム解析エンジンがエッジでの侵入を同定し、��しく設定する。
図2 AXON PredictをインストールしたVxWorks Workbench 出�Z：Wind River
実際にこのソフトウエアツールを使う場合には、VxWorks Workbench(図2)を�W(w┌ng)��してビジュアルに解析を行う。マシンラーニングをデバイスに�~単に適��できる。また、リアルタイムのモニターも可�Δ如▲好肇蝓璽潺鵐哀如璽燭鬟咼献絅▲襪妨�ることができる。このWorkbenchには使い�M�}の良いパターンライブラリと、��雑な��問を作るための設定可�Δ淵ぅ鵐拭璽侫А璽垢��△┐討い襦�
エッジでリアルタイムの解析を行い、�O��的にアクションをとることができる。このシステム構成を�~単に説��すると(図3)、VxWorksのアプリケーションからいろいろな��問を分析エンジンンに投げかける。例えば、消�J電��は��常な値か、不�差腓呂△襪里�、メモリが��しい場所に書かれているか、などユーザーのデバイス（PLCでもコントローラ、CPUの入った�O動販売機でもよい）からのセンサデータに基づく��問を投げかける。分析エンジンはスマートなアルゴリズムに基づいて、その答えをVxWorksアプリに戻す。例えば、�a(b┳)度が�屬�っているならCPUの周�S数を下げて消�J電��を下げるような指��をアプリに戻し、アプリからUI（デスクトップでもクラウドでもどちらでも構わないが）に�屬押△修林X況を可��化し、次のアクションにつなげる。例えば、さらに消�J電��を下げるべきか、もう�科�なのか、という判��を行う。
図3 VxWorks�屬琶�析エンジンとアプリとのやり�Dりから動作のモニターを行う 出�Z：Wind River
このツールが狙う�x場は�噞��で、化学プラントや通信インフラ、���]業、宇宙・防ﾅ、エネルギー、医��・健康、���B関係、食��・��業、金融、IT、交通、�峅漆緻O、ダムなどの�o共施設などの分野を狙っている。まさにIndustry 4.0そのものの�x場である。
